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Isolation Forest と異常検知(ネットアクセスログを用いて)|CO-WRITE
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Isolation Forest と異常検知(ネットアクセスログを用いて)|CO-WRITE
【はじめに】 日頃データサイエンスの研修においては、教師あり機械学習から入門し、それをビジネスの花... 【はじめに】 日頃データサイエンスの研修においては、教師あり機械学習から入門し、それをビジネスの花形として紹介することが多いです。ただし世の中の問題に向き合うと実に教師なし機械学習の存在が大きいのも知っていただきたいです。その1つが異常検知です。 異常検知は異常値や外れ値を検出する手法を指しています。金融の不正取引識別、故障検知・故障予測、検品、設備管理、医療、セキュリティなど多岐にわたる分野で貢献しています。この記事では、異常検知の使いやすいかつ有力な教師なし学習手法の1つであるIsolation Forest手法を説明し、それを用いて不正侵入パケットに対する予測モデルの構築の例を示していきます。 演習に使用するデータ インターネットの普及により,悪意のあるソフトウェア(マルウエア; Malicious Software)による攻撃が問題として現れています。コンピュータが感染すると、使え